第一次在工作中体味到成就感

作者分享了在软件测试工作中获得成就感的经历,感到自己实现了经济独立,并表达了对未来从事研发工作的期待。
       好久没有些东西了 ,是因为前一个月,培训,考试,分组,搞得我没有闲心写字。现在好了,工作很轻松,又很多朋友,还能学到东西。虽然离家很远,还有点想妈妈,但我很满足。毕竟人生就是如此,不可能那么完美。
        今天总算把交给我得任务按时完成了,并且是提前一个半小时完成的,所以还没有下班,我就上网开始做自己的私事了。写你——blog.
 
        实习的时候我也没感觉到这种成就感。每次拿工资总觉得自己没干什么活,就拿到了薪水,有点不劳而获的感觉。而此时却不会了,我一天拿68元也不是白拿的,^_^  虽然不是很多,可是足以让我吃饱饭,过日子了,这种成就感让我有种自己是成年人的感觉,我能自己养活自己了,我独立了。我隆重的宣布:今天,2006年8月28日,是我的独立日。^_^
 
        使我产生成就感的工作就是这三天的软件测试,以前一直不知道,测试竟然这么繁琐,还好,我比较喜欢软件,如果是没有兴趣的人去做,我感肯定他会一个小时也受不了的。我认为,一开始就从测试出发,能为将来做研发打好基础。我真的很感谢经理。^_^
       
 
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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